論文の概要: A Realistic Simulation Framework for Learning with Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11413v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 18:53:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 14:15:52.172664
• Title: A Realistic Simulation Framework for Learning with Label Noise
• Title（参考訳）: ラベル雑音学習のための現実的なシミュレーションフレームワーク
• Authors: Keren Gu, Xander Masotto, Vandana Bachani, Balaji Lakshminarayanan, Jack Nikodem, Dong Yin
• Abstract要約: この枠組みは, ラベルノイズの重要な特徴を示す合成ノイズラベルを生成する。 また、ノイズの多いラベルで学習するための既存のアルゴリズムをベンチマークします。 本稿では、アノテータ機能を利用して雑音ラベルの予測と修正を行う新しい手法であるラベル品質モデル(LQM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.14439597393087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a simulation framework for generating realistic instance-dependent noisy labels via a pseudo-labeling paradigm. We show that this framework generates synthetic noisy labels that exhibit important characteristics of the label noise in practical settings via comparison with the CIFAR10-H dataset. Equipped with controllable label noise, we study the negative impact of noisy labels across a few realistic settings to understand when label noise is more problematic. We also benchmark several existing algorithms for learning with noisy labels and compare their behavior on our synthetic datasets and on the datasets with independent random label noise. Additionally, with the availability of annotator information from our simulation framework, we propose a new technique, Label Quality Model (LQM), that leverages annotator features to predict and correct against noisy labels. We show that by adding LQM as a label correction step before applying existing noisy label techniques, we can further improve the models' performance.
• Abstract（参考訳）: 擬似ラベル手法を用いて実例依存型ノイズラベルを生成するためのシミュレーションフレームワークを提案する。 提案手法は,cifar10-hデータセットとの比較により,ラベルノイズの重要な特性を示す合成雑音ラベルを生成する。 制御可能なラベルノイズを伴って,いくつかの現実的な環境におけるノイズラベルの負の影響について検討し,ラベルノイズがより問題となる場合を理解する。 また、ノイズの多いラベルで学習するための既存のアルゴリズムをベンチマークし、我々の合成データセットとデータセットの振る舞いを独立したランダムなラベルノイズと比較する。 さらに,シミュレーションフレームワークからアノテータ情報の提供により,アノテータ機能を利用したノイズラベルの予測と修正を行う新しい手法であるラベル品質モデル(LQM)を提案する。 既存の雑音ラベル技術を適用する前にラベル補正ステップとしてLQMを追加することで、モデルの性能をさらに改善できることを示す。

関連論文リスト

• NoisyAG-News: A Benchmark for Addressing Instance-Dependent Noise in Text Classification [7.464154519547575]
  ノイズラベルを用いた学習に関する既存の研究は、主に合成ノイズパターンに焦点を当てている。 実世界のテキスト分類設定においてラベルノイズをよりよく理解するためのベンチマークデータセットを構築した。 以上の結果から,事前学習モデルでは合成ノイズに耐性があるものの,インスタンス依存ノイズには耐え難いことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T06:18:40Z)
• Generating the Ground Truth: Synthetic Data for Soft Label and Label Noise Research [0.0]
  実世界のデータからノイズのないデータセットを作成するためのフレームワークであるSynLABELを紹介する。 ラベルノイズを精度よく定量化する能力と,既存の手法による改善を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T13:31:06Z)
• Rethinking the Value of Labels for Instance-Dependent Label Noise Learning [43.481591776038144]
  実世界のアプリケーションにおけるノイズの多いラベルは、しばしば真のラベルと機能の両方に依存します。 本研究では、ノイズ遷移行列を明示的にモデル化しない新しい深層生成モデルを用いて、インスタンス依存ラベルノイズに対処する。 提案アルゴリズムは,カジュアルな表現学習を活用し,データから高レベルのコンテンツとスタイルの潜伏要素を同時に識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T15:29:07Z)
• Robust Meta-learning with Sampling Noise and Label Noise via Eigen-Reptile [78.1212767880785]
  Meta-learnerは、利用可能なサンプルがわずかしかないため、過度に適合する傾向がある。 ノイズの多いラベルでデータを扱う場合、メタラーナーはラベルノイズに対して非常に敏感になる可能性がある。 本稿では,タスク固有のパラメータの主要な方向でメタパラメータを更新するEigen-Reptile(ER)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T08:48:02Z)
• S3: Supervised Self-supervised Learning under Label Noise [53.02249460567745]
  本稿では,ラベルノイズの存在下での分類の問題に対処する。 提案手法の核心は,サンプルのアノテートラベルと特徴空間内のその近傍のラベルの分布との整合性に依存するサンプル選択機構である。 提案手法は,CIFARCIFAR100とWebVisionやANIMAL-10Nなどの実環境ノイズデータセットの両方で,従来の手法をはるかに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T15:49:20Z)
• Learning with Noisy Labels Revisited: A Study Using Real-World Human Annotations [54.400167806154535]
  ノイズラベルを用いた学習に関する既存の研究は、主に合成ラベルノイズに焦点を当てている。 本研究は2つの新しいベンチマークデータセット(CIFAR-10N, CIFAR-100N)を示す。 実世界のノイズラベルは古典的に採用されたクラス依存のラベルではなく、インスタンス依存のパターンに従うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T22:42:11Z)
• Instance-dependent Label-noise Learning under a Structural Causal Model [92.76400590283448]
  ラベルノイズはディープラーニングアルゴリズムの性能を劣化させる。 構造因果モデルを活用することにより,実例依存型ラベルノイズ学習のための新しい生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T10:42:54Z)
• Rethinking Noisy Label Models: Labeler-Dependent Noise with Adversarial Awareness [2.1930130356902207]
  本稿では,複数のラベルに対してインスタンス依存ノイズを一般化するラベルノイズの原理モデルを提案する。 ラベラーに依存したモデルでは、ラベルノイズは善良なラベルの自然な誤りと悪質なアクターによって提供される敵対的なラベルの2つのモードの下に現れます。 実世界の環境で発生する可能性のあるラベルノイズをより正確に反映する2つの逆攻撃ベクトルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T19:58:18Z)
• Tackling Instance-Dependent Label Noise via a Universal Probabilistic Model [80.91927573604438]
  本稿では,ノイズラベルをインスタンスに明示的に関連付ける,単純かつ普遍的な確率モデルを提案する。 合成および実世界のラベルノイズを用いたデータセット実験により,提案手法がロバスト性に大きな改善をもたらすことを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T05:43:51Z)
• Extended T: Learning with Mixed Closed-set and Open-set Noisy Labels [86.5943044285146]
  ラベルノイズ遷移行列$T$は、真のラベルがノイズのあるものへと反転する確率を反映する。 本稿では,閉集合と開集合の混在したラベル雑音下での学習に着目した。 本手法は,従来の最先端のラベル雑音学習法よりも頑健な性能を追求し,混合ラベル雑音をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T02:42:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。